Miten hyperspektrisatelliittikuvat auttavat täsmäviljelyä?

Hyperspektrisatelliittikuvien käyttö maataloudessa on mullistanut tapaa, jolla viljelysmaita hoidetaan kasvavan väestön kasvavien vaatimusten täyttämiseksi muuttuvan ilmaston edessä.

Tämän työkalun kehitys ja kaupallistaminen viime aikoina ovat johtaneet kohtuuhintaiseen ymmärrykseen ja seurantaan paitsi suurilla myös pienillä tiloilla kaikkialla.

On tärkeää ymmärtää hyperspektrisatelliittikuvantamisen käsite ja sen hyödylliset vaikutukset maanviljelijöille ja viljelysmaille sekä tapa käyttää niitä.

Miten satelliittikuvat ovat hyödyllisiä maataloudelle?

Maatalous on suurimman osan ihmiskunnan historiasta ollut puhtaasti maahan perustuvaa tiedettä ja käytäntöä. Nykyään maatalouden laajuus on kuitenkin laajentunut suuriin mittasuhteisiin ja ulottuu maapalloa kiertäviin satelliitteihin. Mutta miten satelliitit todellisuudessa vaikuttavat tapaamme kasvattaa satoja ja tuottaa ruokaa?

Vastaus piilee tekijöissä, joista maatalous on riippuvainen, nimittäin maaperässä, säässä, lämpötilassa, sademäärissä, sadon kehityksessä, topografiassa ja niin edelleen.

Satelliittien tai avaruuspohjaisten teknologioiden avulla voimme helposti mitata ja seurata näitä tekijöitä tietokoneen näytöltä, ja näin saatuja tietoja voidaan käyttää asianmukaisten viljelytoimenpiteiden suunnitteluun.

Satelliittien käyttö maataloudessa on nopeasti kasvava käytäntö. Se on kehittynyt pelkästä tiedonkeruusta tarkkojen viljelytoimien suorittamiseen, esimerkiksi GPS-järjestelmään asennettujen traktoreiden käyttöön sadonkorjuussa.

On tärkeää huomata, että satelliitteja käytetään pääasiassa tarkkojen paikkatietojen tuottamiseen kiinnostuksen kohteista – tässä tapauksessa maatalousmaista ja viljelykasveista. Tämä saavutetaan käyttämällä yli kolmen satelliitin yhdistelmää ja trilateraatioksi kutsuttua konseptia.

Lisäksi edellä mainittujen tekijöiden mittaamiseksi ja seuraamiseksi satelliitteihin on asennettu erilaisia erittäin tehokkaita antureita. Näiden mekanismien yhdistelmän ansiosta satelliiteista on tullut niin hyödyllisiä nykyaikaisessa maataloudessa.

Mitä on hyperspektrikuvantaminen täsmäviljelyssä?

Hyperspektrikuvantaminen on prosessi, jossa saadaan tietoa kohteesta taltioimalla erilaisia spektrimerkkejä valon koko sähkömagneettisesta spektristä eikä vain siitä valokaistasta, jonka voimme nähdä heijastuvan osuessaan kohteeseen.

Näiden spektrisignaalien kaappaaminen tehdään satelliittien erikoistuneiden kamerasensoreiden avulla.

Maataloudessa hyperspektrikuvantaminen perustuu siihen tosiasiaan, että lähes kaikilla viljelykasveilla on erilaiset spektraaliset ominaisuudet elinkaarensa eri vaiheissa ja erilaisissa fysiologisissa olosuhteissa. Nämä erot voidaan katsoa johtuvan joko odotetuista tai odottamattomista havainnoista.

Odottamattomien tulosten osalta erot voidaan katsoa johtuvan useista ympäristö- tai hoitotekijöistä, jotka ovat muuttaneet kasvien fysiologisia olosuhteita. Tästä voi olla apua seuraavien havaitsemisessa:

• Maaperän kosteustaso
• Useita sairauksia
• Kasvikoostumus moniviljelyjärjestelmissä
• Rikkakasvien tartunta
• Maaperän ravinnepitoisuus jne.

Tutkimalla ja analysoimalla näitä havaintoja huolellisesti viljelijä voi helposti mukauttaa toimenpiteitään optimaalisen tuotannon saavuttamiseksi ajassa ja tilassa. Tavallaan hyperspektrikuvantaminen antaa viljelijöille mahdollisuuden ymmärtää, mitä sato haluaa.

Maatalouden varsinainen kuvantamisprosessi tapahtuu joko maanpinnalta tai ilmasta käsin. Maanpinnalla kuvantaminen tehdään roboteilla tai hyperspektraalisilla sensoreilla varustetuilla ajoneuvoilla. Ilmasta tehtävässä hyperspektrikuvaamisessa käytetään droneja (UAV) sekä satelliittikuvia.

Koska hyperspektrikuvantamisen toimintamekanismiin kuuluu valon ja sen spektrikaistojen tarkka mittaaminen, pienikin liike tai epäsäännöllisyys järjestelmässä voi vääristää tuloksia suuresti ja aiheuttaa enemmän haittaa kuin hyötyä.

Siksi on elintärkeää käyttää luotettavia ja tarkkoja järjestelmiä ja palveluita kaikissa hyperspektrikuvantamiseen perustuvissa maataloustoimissa. Hyperspektrikuvantamisen soveltaminen maataloudessa toteutuu parhaiten, kun sitä käytetään säännöllisesti useiden satokausien aikana, jotta satojen ymmärtäminen ja seuranta on tarkempaa ja täsmällisempää.

Miten satelliittispektrikuvat auttavat täsmäviljelijöitä?

Satelliitit ja niihin liittyvät teknologiat eivät ainoastaan auta maanviljelijöitä hallitsemaan maatilojaan tehokkaasti, vaan ne muuttavat myös tapaa, jolla maanviljelyä harjoitetaan ympäri maailmaa.

Satelliitit antavat maanviljelijöille näkymän ja käsityksen koko viljelysmaastaan näkökulmasta, josta he eivät olisi voineet unelmoidakaan vain muutama vuosikymmen sitten. Satelliitit auttavat maanviljelijöitä hallitsemaan tilojaan tehokkaasti ja kestävästi seuraavilla eri tavoilla:

• Kartoitus: Satelliittien käyttöön perustuvan täsmäviljelyn ensimmäinen vaihe on koko maa-alueen perusteellinen kartoitus. Tämä on erityisen hyödyllistä suurilla viljelysmailla, joiden avulla viljelijät voivat tunnistaa ja priorisoida maa-alueensa alueellisten ominaisuuksien perusteella.
• Mittaaminen ja tutkiminen: Satelliitteihin suoraan tai epäsuorasti asennetut monispektrikamerat ja anturit antavat mittauksia monista tärkeistä viljelysmaan ominaisuuksista, kuten sadon terveydestä, ravinnosta, maaperän kosteusstressistä, istutusvaiheesta, säämalleista, taudeista ja niin edelleen.
• Toteutus ja seuranta: Satelliittidata ja sen toiminnallisuudet ovat hyödyllisiä automatisoitujen teknologisten koneiden suorituskyvyssä ja mahdollistavat vaihtelevien lannoitemäärien ja kastelukuvioiden tarkan vaihtelemisen. Lisäksi kuvien kasautuminen ajan myötä heijastaa viljelysmaan ominaisuuksien ja ympäristön kuvioita. Tämä auttaa ennustamaan tulevia tapahtumia sekä suunnittelemaan ja valmistautumaan etukäteen, jotta kuivuuden, ilmastonmuutoksen ja tautiepidemioiden kaltaisten tekijöiden aiheuttamat äärimmäiset tappiot voidaan minimoida parhaalla mahdollisella tavalla.

Sen käyttö maataloudessa, mukaan lukien hyperspektrikuvat, kuuluu täsmäviljelyn laajaan käsitteeseen. Satelliittikuvia käytetään siis harvoin erillisinä versioina, ja ne ovat pikemminkin yksi elementti esineiden internetissä (IoT), jota käytetään täsmäviljelyssä.

Satelliittikuvat yhdistettynä maanpäälliseen dataan, tekoälyyn, big data -analytiikkaan ja datan levittämiseen aina viljelijöille asti älypuhelimien ja sovelluspalveluiden avulla.

Tarkemmin sanottuna maatalouden korkeaspektrikuvat mahdollistavat seuraavat asiat:

1. Sadon terveydentilan havaitseminen:

Monispektrisatelliittikuvista laskettuja erityyppisiä kasvillisuusindeksejä käytetään viljelykasvien terveyden ymmärtämiseen, havaitsemiseen ja seurantaan. Kuten aiemmin mainittiin, erilaiset terveydentilat tai niiden elinvoimaisuus aiheuttavat eri valon aallonpituuksien absorboitumisen tai heijastumisen.

Anturit tallentavat ja laskevat indeksejä, ja parasta niistä voidaan käyttää lähes reaaliajassa sopivien hoitostrategioiden luomiseen. Saadaksesi lisätietoja erityyppisistä kasvillisuusindekseistä ja siitä, minkä niistä valita, lue tämä. GeoPard blogi.

2. Maaperän tila ja ominaisuudet:

Aivan kuten viljelykasvit ja niiden lehdet osoittavat erilaisia spektrimerkkejä eri terveydentiloissa, myös maaperän ja sen ominaisuuksien vaihtelut heijastuvat ilmassa olevien anturien heijastamana erilaisena valon spektrinä.

Esimerkiksi maaperän kirkkausindeksi on yksi tällainen indeksi, jota käytetään maaperän ominaisuuksien mittaamiseen ja kartoittamiseen. Koska maaperän ominaisuuksilla, kuten kosteudella, ravinnetasoilla, rakenteella, eroosioherkkyydellä ja pH:lla, on valtava merkitys koko maatalousjärjestelmän onnistumiselle tai epäonnistumiselle, on tärkeää kartoittaa, hallita ja seurata maaperän tilaa tarkasti ja säännöllisesti.

Systemaattinen maaperänäytteenotto voi antaa tarkemman kuvan maaperän ominaisuuksista, mutta se voi olla kallista ja tehotonta laajoilla alueilla.

Tämän seurauksena paras lähestymistapa yhdistää hyperspektrikuvantamisen maaperän systemaattiseen ruudukkonäytteenottoon, jotta saadaan tarkka ja luotettava kartta maaperän eri ominaisuuksista.

Tätä voidaan käyttää edelleen VRA-lannoituksen levittämiseen. Tätä lähestymistapaa käyttää mm. Maaperädatan analytiikka ratkaisun tarjoaa GeoPard Maatalous.

3. Kasvukasvien kasvu ja viljelykasvien/lajikkeiden tyyppien tunnistus

Monispektrisatelliittikuvien soveltaminen viljelykasvien kasvun ja koostumuksen ymmärtämiseen ja seurantaan on olennaista suurilla tiloilla käytettäessä moniviljelyjärjestelmiä.

Suurilla tiloilla eri maa-alueilla voi olla paikallisia ympäristötekijöitä, jotka aiheuttavat poikkeamia normaalista kasvutavasta. Lisäksi ei-toivotut kasvit, kuten rikkaruohot, voivat kasvaa alueilla, jotka heikentävät tärkeimpien viljelykasvien kasvua.

Näiden ongelmien seuraamiseksi ja sen varmistamiseksi, että koko maa-alue tuottaa optimaaliset tulokset, monispektrisatelliittikuvat tuottavat datakerroksia, joita voit vertailla ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä.

Näiden yleisten HS-kuvien sovellusten lisäksi muita sovelluksia ovat tulvien varhainen havaitseminen ja varoittaminen, metsäpalojen havaitseminen, karjan seuranta ja niin edelleen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että hyperspektrisatelliittikuvilla on valtava potentiaali ja sovelluksia maataloudessa ja sen muuntamisessa edistyneeksi käytännöksi, joka vastaa 2000-luvun kasvaviin haasteisiin.

Viljelijät voivat hyötyä tästä tehokkaasta työkalusta monella tapaa ja tehdä viljelykäytännöistään helpompia, tehokkaampia, kestävämpiä ja ennen kaikkea kannattavampia.

On kuitenkin myös selvää, että sen soveltaminen vaatii suurta tarkkuutta ja tietoa, ja viljelijöiden on varmistettava, että he käyttävät luotettavaa maatalouspalvelujen tarjoaja-alustaa, jolla on korkea operatiivinen tehokkuus ja tekninen asiantuntemus.

GeoPard-maataloudella on laaja valikoima maatalousratkaisuja, jotka kaikki hyödyntävät täysimääräisesti monispektrisatelliittikuvien, kuten Landsatin, Sentinelin ja Planetin, laajuutta.

Käytetyillä tekniikoilla on erittäin korkea tarkkuus, 3 metrin resoluutio ja useiden vuosien kuvatietokanta kasvillisuuden trendien ja havaintojen selvittämiseksi. hallintavyöhykkeet viljelysmaidenne puolesta.

Tehokkaan GeoPard-moottorin muita mahdollisuuksia ovat lähes reaaliaikainen Kasvinseuranta ja Tuottodata käyttämällä uusimpia kuvia, joita voit helposti visualisoida verkossa ja mobiilipohjaisilla pilvialustoilla.

Käyttämällä kaikkia näitä tietoja ja datakerroksia GeoPard analysoi viljelysmaan yleisiä tuottavuusominaisuuksia ja määrää muuttuvia panosmääriä, kuten lannoite, kastelu, tai viljelykasvilajeja viljelymaallesi tavoitteena parantaa viljelykäytäntöjäsi kestävästä ja taloudellisesta näkökulmasta.

Usein kysytyt kysymykset

1. Miten saan satelliittikuvia maatilasta?

Saadaksesi kuvia maatilallesi, aloita tutkimalla hyvämaineisia palveluntarjoajia, jotka tarjoavat maatalouteen keskittyviä palveluita, kuten GeoPard. Valitse sopiva palvelupaketti tekijöiden, kuten kuvan resoluution ja päivitysten tiheyden, perusteella. Kun olet tehnyt tilauksen, voit käyttää kuvia palveluntarjoajan alustan tai työkalujen kautta ja ladata kuvat tilaltasi. Käytä näitä kuvia sadon terveyden seurantaan, ongelma-alueiden tunnistamiseen ja tietoon perustuvien päätösten tekemiseen tilanhoidon optimoimiseksi.

2. Miksi satelliittikuvat ovat hyödyllisiä ravintoverkkojen ymmärtämisessä?

Se on hyödyllinen ravintoverkkojen ymmärtämisessä useista syistä. Ensinnäkin se tarjoaa laajan kuvan maapallon pinnasta, jolloin tutkijat voivat tarkkailla ja seurata laajoja alueita ja ekosysteemejä. Nämä kuvat voivat auttaa tunnistamaan keskeisiä elinympäristön piirteitä, kuten kasvillisuuskuvioita tai meritieteellisiä prosesseja, jotka vaikuttavat eliöiden levinneisyyteen ja runsauteen ravintoverkoissa. Lisäksi se auttaa seuraamaan muutoksia maanpeitteessä ja ilmastomuuttujissa, jotka ovat tärkeitä ravintoverkkojen dynamiikkaan vaikuttavia tekijöitä.